Top 8 der beliebtesten Google-KI-Projekte, an denen Sie arbeiten sollten [2022]

Google AI-Projekte

In diesem Artikel besprechen wir einige der wichtigsten KI-Projekte von Google, die Sie kennen sollten. Von TensorFlow bis DeepMind Lab haben wir verschiedene Pläne zu berücksichtigen. Viele Unternehmen verlangen aufgrund ihrer Relevanz und Funktionen, dass Sie mit den KI-Projekten von Google vertraut sind. Deshalb sollten Sie so viel wie möglich über sie wissen. Lass uns anfangen.

Hier sind die neuesten Google Ai-Projekte, an denen Sie arbeiten können:

1. TensorFlow

TensorFlow steht mit Abstand an der Spitze der Google-KI-Projekte. Es ist eine Open-Source-Plattform für Implementierungen von maschinellem Lernen. TensorFlow ermöglicht eine komfortablere Modellerstellung, eine flexible ML-Bereitstellung und robuste Forschungsexperimente. Wenn Sie ein Experte für maschinelles Lernen werden möchten, sollten Sie mit dieser Plattform vertraut sein.

TensorFlow verfügt über eine umfangreiche Bibliothek von Tools und Frameworks, um die Erstellung von ML-Modellen zu vereinfachen. Darüber hinaus können Sie jederzeit von überall darauf zugreifen, was die Verfügbarkeit erheblich erhöht. Sehen Sie sich Tensorflow-Projektideen an.

Es verfügt über verschiedene APIs, darunter einige der beliebtesten, mit denen Sie verschiedene Arten von ML-Modellen erstellen können. Beispielsweise können Sie Modelle mithilfe der Keras-API erstellen und trainieren, die aufgrund ihrer leicht zu erlernenden Oberfläche für Anfänger geeignet ist. Andererseits können Sie die Distribution Strategy API verwenden, wenn Sie ML-Training in größerem Umfang durchführen möchten.

2. AdaNet

Bevor wir über AdaNet sprechen, müssen Sie etwas über Ensemble-Lernen wissen. Es ist die Methode, verschiedene Modellvorhersagen für maschinelles Lernen zu kombinieren, um eine außergewöhnliche Leistung zu erzielen. Ensemble-Lernen war in vielen Bereichen erfolgreich und hat den Netflix-Preis und mehrere Kaggle-Wettbewerbe gewonnen.

AdaNet ist ein auf TensorFlow basierendes Framework, das das automatische Lernen von Modellen auf hoher Ebene (Ensemble) ermöglicht, ohne dass ein Experte viel eingreifen muss. Es lernt die Struktur eines neuronalen Netzes durch seinen AdaNet-Algorithmus und bietet Lerngarantien. AdaNet macht Ensemble-Lernen möglich, was eine ziemliche Heldentat ist. Das liegt daran, dass das Lernen im Ensemble viel Zeit und Ressourcen für das Training benötigt.

Das wichtigste Highlight von AdaNet ist, dass es einen Rahmen bietet, um das Ensemble-Lernen zu verbessern, sodass Sie fortgeschrittenere Modelle erhalten können. AdaNet erstellt qualitativ hochwertige Modelle, sodass Sie Ihre Zeit nicht mit der Auswahl der besten Architektur verbringen müssen. Es kann auch verschiedene Subnetzwerke hinzufügen, um das Ensemble zu diversifizieren. Wenn Sie sich für Googles AutoML interessieren, dann sollten Sie sich mit AdaNet vertraut machen.

Sehen Sie sich AdaNet hier an

3. Dopamin – Prototyping von Reinforcement-Learning-Algorithmen

Reinforcement-Learning-Algorithmen konzentrieren sich darauf, wie ein bestimmter Software-Agent in einer Umgebung funktioniert. Sie zielen darauf ab, einen bestimmten Bereich gegenüber anderen zu verbessern, um die Gesamtbelohnung zu verbessern. Sie sind beliebte Algorithmen und finden in vielen Bereichen Anwendung. Dopamin hilft Ihnen dabei, das Prototyping dieser Algorithmen für eine bessere Effizienz zu beschleunigen.

Es ist ein Tensorflow-basiertes Framework und ermöglicht es Benutzern, frei mit Reinforcement-Learning-Algorithmen zu experimentieren. Wenn Sie nach einer kreativen Möglichkeit suchen, Algorithmen für bestärkendes Lernen zu studieren, sollten Sie Dopamin ausprobieren. Es ist ziemlich zuverlässig und flexibel, sodass das Ausprobieren neuer Dinge einfach ist und Spaß macht. Mit Dopamin können Sie die Fähigkeiten von Reinforcement-Learning-Algorithmen erkunden und sich mit ihnen vertraut machen.

Sehen Sie sich hier Dopamin an

4. Deepmind-Labor

Das Studium und die Implementierung von Deep Reinforcement Learning ist eine ziemliche Herausforderung. Googles DeepMind Lab hilft Ihnen dabei. Es bietet Ihnen eine dreidimensionale Plattform, auf der Sie maschinelles Lernen und KI-Systeme erforschen und entwickeln können. Die einfache API von DeepMind Lab ermöglicht es Ihnen, verschiedene KI-Designs auszuprobieren und ihre Fähigkeiten zu erkunden. Wenn Sie ein Anfänger sind und noch nicht viel mit Reinforcement-Learning-Algorithmen gearbeitet haben, sollten Sie es versuchen. Andererseits kann selbst ein Experte dieses Projekt nützlich finden, um neue KI-Designs zu testen.

Google nutzt das DeepMind Lab, um Lernagenten bei DeepMind zu trainieren und zu erforschen. Es enthält auch verschiedene Rätsel, die Sie beim tiefgehenden Verstärkungslernen unterstützen.

Schauen Sie sich hier DeepMind Lab an

5. Geschossphysik

Bullet Physics gehört zu den nischenorientiertesten Google-KI-Projekten. Es ist ein SDK, das sich auf Körperdynamik, Kollisionen und Wechselwirkungen zwischen starren und weichen Körpern konzentriert. Bullet Physics ist in C++ geschrieben.

Sie können diese Bibliothek für Spieleentwicklung, Robotersimulation und visuelle Effekte verwenden. Das Bullet Physics SDK enthält auch pybullet, ein Python-Modul, das maschinelles Lernen, physikalische Simulationen und Robotik verwendet. pybullet bietet seinen Benutzern viele weitere Möglichkeiten, darunter Kollisionserkennung, inverse Dynamikberechnungen und Kinematik. Google verwendet Bullet SDK für VR, Robotersimulationen, Spieleentwicklung und Anwendungen für maschinelles Lernen.

Sehen Sie sich hier die Kugelphysik an

6. Magenta

Künstliche Intelligenz findet in vielen Branchen Anwendung, aber wir sehen sie selten in den kreativen Bereichen. Magenta ist eine dieser seltenen KI-Anwendungen. Es konzentriert sich auf die Erzeugung von Kunst und Musik durch den Einsatz von Deep Learning und Reinforcement Learning. Wenn Sie sich schon immer gefragt haben, wie sich KI auf kreative Bereiche auswirken kann, sollten Sie dieses Projekt ernsthaft prüfen.

Magenta konzentriert sich darauf, Lösungen zu entwickeln und Dinge für Künstler und Musiker zu vereinfachen. Es ist ein Produkt von Google Brain Team und basiert auf TensorFlow. Sie haben eine Diskussionsgruppe, um Details und Meinungen zu den verschiedenen Entwicklungen in diesem Projekt auszutauschen.

Sehen Sie sich Magenta hier an

7. Kuberflow

Wenn Sie sich mit maschinellen Lernalgorithmen und Kubernetes beschäftigen, gehört dies zu den bedeutendsten KI-Projekten von Google. Kuberflow ist ein Toolkit für maschinelles Lernen für Kubernetes. Es konzentriert sich auf die Vereinfachung der Bereitstellung von Machine Learning-Workflows in Kubernetes. Durch die Verwendung von Kuberflow können Sie Open-Source- und erstklassige Systeme für maschinelles Lernen bereitstellen, wenn Sie Kubernetes verwenden. Beispielsweise können Sie Jupyter Notebooks und TensorFlow-Schulungsaufträge in Ihren Workflow mit Kuberflow einfügen.

Dieses Projekt hat eine blühende Community von Entwicklern und Fachleuten, in der Sie Fragen stellen, Ihre Arbeit teilen oder Themen im Zusammenhang mit Kuberflow diskutieren können.

Sehen Sie sich hier Kuberflow an

8. Öffnen Sie die Bilddatenbank

Computer Vision ist einer der prominentesten Bereiche von KI-Anwendungen, die sich mit der Analyse von Bildern und Videos mithilfe von KI-basierten Modellen befassen. Wenn Sie an Computer-Vision-Projekten arbeiten möchten, sollten Sie sich die Open Images Database ansehen. Es ist eine Datenbank mit rund 9 Millionen verschiedenen Bildern mit Anmerkungen.

Die Open Images Database gehört aufgrund ihrer Weite, Details, Objektsegmentierung, lokalisierten Erzählungen, Objektbegrenzungsrahmen und vielen anderen Ergänzungen zu den beliebtesten Google-KI-Projekten. Sie können diese Datenbank verwenden, um ein Objekterkennungsmodell zu trainieren.

Abschließende Gedanken

Google hat viele KI-Projekte und wir haben in diesem Artikel nur die beliebtesten besprochen. Zum Beispiel ist gemmlowp ein Projekt zur Matrixmultiplikation und es ist auch ein Google-KI-Projekt. Einige andere erwähnenswerte Projekte sind:

• Google-Dialogfluss
• DeepVariant
• MentorNet
• SCHLINGE

Wir hoffen, Sie fanden diesen Artikel zu KI-Projekten von Google hilfreich. Wenn Sie Fragen oder Gedanken haben, teilen Sie uns diese bitte über den Kommentarbereich unten mit.

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